diff --git a/experiments/p800/P800_vs_H20_DIAGNOSIS_PLAN.md b/experiments/p800/P800_vs_H20_DIAGNOSIS_PLAN.md
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index 0000000..0f087cc
--- /dev/null
+++ b/experiments/p800/P800_vs_H20_DIAGNOSIS_PLAN.md
@@ -0,0 +1,236 @@
+# P800 vs H20 性能差距根因诊断方案
+
+## Context
+
+**已知差距**: DeepSeek-V4-Flash-INT8 模型在 TP8/DP1, ISL=4k, OSL=1k, C=16 下，P800 比 H20 慢 **~3x**（TPS: 1,634 vs 4,866）。
+
+且 C=1 无竞争时 TPOT 差距仍有 2.9x（26.5ms vs 9.1ms），说明**瓶颈不在调度层，而在单次推理的硬件/算子层**。
+
+**核心问题**: P800 纸面参数不弱（96GB/卡, 400W, 1450MHz, KL3 架构），但实际推理慢 3 倍。需要系统拆解这 3x 差距来自哪里。
+
+---
+
+## 分析框架
+
+一次 Decode 推理的总时间 ≈ 三层叠加：
+
+| 层次 | 决定因素 | 测量方法 |
+|:----|:---------|:---------|
+| **计算层** | HBM 带宽、矩阵算力 (TFLOPS) | 内存带宽微基准测试、单算子基准 |
+| **通信层** | XPULINK 带宽、All-reduce 效率 | BKCL 带宽测试、TP 扩展性实验 |
+| **引擎层** | SGLang 框架开销、Kernel 调度效率 | 空跑开销分析、框架对比实验 |
+
+差距 3x = 带宽差距 × 通信开销差距 × 算子效率差距
+
+---
+
+## 实验方案
+
+### 实验 0: 内存带宽实测（验证硬件理论值）
+
+这是最关键的第一步。P800 的 HBM 带宽没有公开文档，需要实际测出来。
+
+**方法1: 用容器内的 PyTorch 测试**
+```bash
+# 在 SGLang 容器内运行
+python -c "
+import torch
+import time
+x = torch.randn(1024, 4096, dtype=torch.float16).cuda()
+y = torch.randn(4096, 4096, dtype=torch.float16).cuda()
+# warmup
+for _ in range(100): z = x @ y
+torch.cuda.synchronize()
+# measure
+t0 = time.time()
+for _ in range(1000): z = x @ y
+torch.cuda.synchronize()
+t1 = time.time()
+# 计算带宽
+"
+```
+
+**方法2: 用现有 benchmark 工具**
+- 检查 `/root/tools/` 下是否有带宽测试工具
+- 检查容器内是否有 `stream` 或 `bandwidthTest` 类似工具
+
+**关键结论**: 
+- 实测带宽 vs H20 4.0 TB/s
+- 如果 P800 带宽只有 ~1.3 TB/s，说明 3x 差距基本来自内存带宽
+- 如果带宽差距 < 2x，说明还有别的因素
+
+### 实验 1: All-reduce 通信带宽基准
+
+TP=8 要求每步做 All-reduce，通信开销占比很大。需要实测 XPULINK 带宽。
+
+**方法1: BKCL bandwidth test**
+```bash
+# 在 8 卡容器内
+# 检查 /root/miniconda/envs/python310_torch25_cuda/bin 下是否有 bkcl 相关工具
+```
+
+**方法2: 通过 TP 扩展性反推**
+```bash
+# 分别跑 TP=1, TP=2, TP=4, TP=8
+# 如果 TP=1→TP=2 的加速比接近 2x → 通信开销很小
+# 如果加速比远低于线性 → 通信是瓶颈
+```
+
+**关键结论**:
+- XPULINK 实测带宽 vs NVLink 900GB/s
+- 如果 P800 卡间带宽远低于 NVLink，TP=8 的通信开销会占很大比例
+
+### 实验 2: TP 扩展性曲线（直接在 P800 上测）
+
+在 P800 上跑 **TP=1, TP=2, TP=4, TP=8** 的 benchmark，固定总 batch size。
+
+**为什么重要**:
+- 如果 TP=1→TP=2 加速比接近 2x：通信效率高，差距在单卡能力
+- 如果 TP=1→TP=2 加速比仅 1.2x：通信/同步开销极大
+- C=1 时 TP=1 的 TPOT 是纯单卡 decode 延迟（无通信干扰）
+
+**执行方式**:
+- 使用已有的 `dsv4_p800_sglang_tp_dp_matrix` 实验框架
+- 修改 `start_sglang_docker.sh` 的 TP 参数
+- C=1, ISL=4k, OSL=1k
+
+### 实验 3: Decode 耗时分解（手动分段计时）
+
+绕过 PyTorch Profiler 的崩溃问题，用**手动插桩计时**替代。
+
+**在 SGLang 源码中的关键埋点**（通过 patch 文件实现，而非直接改容器内代码）：
+
+```
+schedule():
+  ├── wait_for_available_slots      [调度等待]
+  ├── prepare_inputs                [输入准备]
+  ├── forward():
+  │   ├── attention (NSA)           [注意力计算]
+  │   ├── MoE gating                [路由]
+  │   ├── MoE expert forward        [专家计算 + all-reduce]
+  │   ├── attention (decode)        [解码注意力]
+  │   └── lm_head                   [输出头]
+  ├── all-reduce sync               [同步]
+  └── stream output                 [输出]
+```
+
+**方法**:
+- 在 `/data1/yy/sskj/platforms/patches/kunlun_p800/` 中创建 `manual_timing_patch.py`
+- 在每个阶段前后用 `torch.cuda.Event` 记录时间
+- 输出每个阶段的时间占比
+
+**参考理论预期**:
+- 理想 Decode 中约 70-80% 时间在矩阵乘法（memory-bound）
+- 约 10-20% 时间在通信（all-reduce）
+- 约 5-10% 在其余操作
+
+### 实验 4: Isolate 通信开销 - C=1 vs C=16 下不同 TP/DP 组合
+
+| TP | DP | 每卡负载 | 通信量 | 预期效果 |
+|:--:|:--:|:--------|:-------|:--------|
+| 8 | 1 | 1/8 参数 | all-reduce 8卡 | 当前配置 |
+| 4 | 2 | 1/4 参数 | all-reduce 4卡 | 通信减半 |
+| 2 | 4 | 1/2 参数 | all-reduce 2卡 | 通信最少 |
+| 1 | 8 | 全部参数 | 无 all-reduce | 无通信开销 |
+
+**分析**:
+- 如果 TP=4/DP=2 比 TP=8/DP=1 快 → 通信开销过大
+- 如果 TP=1/DP=8 的 TPS > TP=8/DP=1 × 8 → 说明通信是主要瓶颈
+- 如果 TP 扩展性接近线性 → 通信不是瓶颈
+
+### 实验 5: 对比分析 P800 vs H20 的算子实现差异
+
+P800 使用 NSA attention + XPU 定制 kernel，H20 使用同一个 SGLang 框架的 CUDA 版本。
+
+**需要检查的算子**:
+
+| 算子 | P800 实现 | H20 实现 | 可能的差距 |
+|:----|:---------|:---------|:----------|
+| NSA Attention (klxdsa) | XPU custom kernel | CUDA custom kernel | 优化程度差异 |
+| MoE (experts) | XPU GEMM | CUDA GEMM (cuBLAS) | cuBLAS vs XPU BLAS |
+| FP8/INT8 Quant | XPU custom | CUDA (CUTLASS) | 量化kernel效率 |
+| All-reduce | BKCL (XPU) | NCCL (NVIDIA) | 通信库效率 |
+
+**方法**:
+- 在容器内找到 `sglang/srt/layers/` 下的自定义算子实现
+- 对比 XPU 和 CUDA 的算子实现差异
+- 关注是否有明显未优化的 kernel（如用纯 PyTorch 而非融合 kernel）
+
+### 实验 6: 算子级微基准测试
+
+编写独立的 micro-benchmark，测试关键操作的单次耗时：
+
+```python
+for op in ['matmul', 'attention', 'rms_norm', 'all_reduce', 'silu_mul']:
+    for size in [1024, 2048, 4096, 8192]:
+        time_op(op, size, dtype=torch.float16)
+```
+
+**核心关注**:
+- `matmul(M=1, N=4096, K=4096)` — Decode 的典型矩阵形状（batch=1）
+- `all_reduce(8*4096)` — 单层通信量
+- `attention(Q=1, KV=model_dim)` — decode attention
+
+### 实验 7: SGLang 框架开销纯测
+
+启动一个小模型（如 Llama-1B），在同样 TP 配置下跑同样的 benchmark。
+
+**方法**:
+- 在容器内用一个小模型跑同样的 bench_serving
+- 对比 P800 和 H20 的框架调度延迟（如果能拿到 H20 数据）
+- 如果小模型差距也 ~3x → 框架差异
+- 如果小模型差距 < 1.5x → 差距在算子/带宽
+
+---
+
+## 实验优先级和执行顺序
+
+| 优先级 | 实验 | 耗时 | 最大信息价值 |
+|:-----|:----|:----|:-----------|
+| **P0** | 实验 0: 内存带宽实测 | 30min | 验证是否 3x 差距全来自 HBM 带宽 |
+| **P0** | 实验 2: TP 扩展性 (TP=1,2,4,8) | 2h | 判断通信 vs 计算瓶颈 |
+| **P1** | 实验 3: 手动分段计时 | 4h | 定位哪段算子最慢 |
+| **P1** | 实验 4: 不同 TP/DP 组合对比 | 4h | 找到最优配置 |
+| **P2** | 实验 5: 算子实现对比 | 2h | 确认是否有低效 kernel |
+| **P2** | 实验 6: 算子微基准 | 3h | 精确量化每个算子的差距 |
+| **P3** | 实验 7: 框架开销纯测 | 1h | 排除/确认框架影响 |
+
+---
+
+## 数据归因分析
+
+当所有实验完成后，3x 总差距可以归因到：
+
+```
+3.0x = A × B × C × D × E
+
+A = 内存带宽差距（HBM BW_P800 vs BW_H20）
+B = 通信开销差距（XPULINK vs NVLink + BKCL vs NCCL）
+C = 算子效率差距（XPU kernel vs CUDA kernel）
+D = 量化效率差距（INT8 实现差异）
+E = 框架调度差距（SGLang XPU vs CUDA 版本）
+```
+
+**预期判断**:
+- 如果 A > 2.5x：根因是 P800 HBM 带宽不足（硬件天花板），优化空间有限
+- 如果 A < 1.5x 但 B + C > 2x：根因在通信/算子，有机会通过优化 kernel 缩小差距
+- 如果 C=1 和 C=16 差距一致：引擎调度不是问题
+
+---
+
+## 现有脚本复用
+
+- **容器启动**: 复用 `dsv4_p800_sglang_tp_dp_matrix/start_sglang_docker.sh`（支持 TP/DP 参数）
+- **Benchmark**: 复用 `run_bench.sh` 和已 patched 的 `bench_serving.py`
+- **Patch 机制**: 通过 `/data1/yy/sskj/platforms/patches/kunlun_p800/` 挂载
+- **结果解析**: 复用 `scripts/common/compare.py` 和 `parse_backend.py`
+
+---
+
+## 验证方式
+
+每个实验的输出是**数值数据**（带宽 GB/s、延迟 ms、加速比）：
+1. 带宽测试跑 3 次取平均值，确认波动 < 5%
+2. TP 扩展性实验检查 log 确认无异常（OOM、超时）
+3. 手动分段计时的各阶段时间占比合理（总和 ≈ TPOT）
+4. 与已知硬件理论值对比（H20 4.0 TB/s 作为标杆）